水质监测中气相色谱法的研究

气相色谱法是一种对复杂混合物中各种组分的分离和分析技术.气相色谱法具有高效能、高选择性、高灵敏度、分析速度快、样品用量小、设备简单、投资小、应用范围广等优点,并结合水资源特点讨论了气相色谱在水环境监测中的重要性.     

分子印迹材料的先进制备技术与策略

分子印迹聚合物(molecularly imprinted polymers, MIPs)是采用分子印迹技术(molecular imprinting technology, MIT)制备的,具有与模板分子在形状、大小及官能团方面完全匹配的特异识别位点的高分子聚合物,能选择性识别和富集目标分析物(模板分子),已广泛用于样品前处理、化学/生物传感等领域.然而,在MIPs制备和使用过程中,仍存在模板分子洗脱困难、有效识别位点少、结合容量低、传质速率慢、水相识别差等问题.通过借鉴融合其他领域的先进技术和策略, MIT发展迅速,各种新型的印迹技术和策略不断涌现,不仅有效解决了上述问题,而且推动了新型MIPs的发展并拓展了其应用范围.本文以MIPs在样品前处理、传感和刺激响应中的应用为导向,梳理了MIPs材料的先进制备技术(表面印迹和纳米印迹技术、可控/活性聚合技术、点击化学、固相合成技术等)、策略(多模板、多功能单体、虚拟模板、片段印迹、硼亲和印迹策略等)与刺激响应印迹(磁、温度、光和pH响应等),并对印迹技术和材料的发展进行了展望.     

拉曼光谱技术在深空探测中的应用评述

拉曼光谱是激光激发物质产生光子非弹性散射形成的分子振动光谱.作为矿物和有机物识别的“指纹”光谱,拉曼光谱已被广泛应用于地球和地外样品研究中,以获得矿物种类、矿物化学、空间分布、岩矿成因等关键信息.在深空探测任务中,拉曼光谱通过采用主动激光激发获取光谱,在光谱信号获取方面具有独特的优势并可有效突破行星光照条件等环境的制约,因而被推荐用于月球、火星、小行星、金星、冰卫星等重要探测任务.我国嫦娥7号任务也将搭载拉曼光谱仪在月球南极区域开展就位物质成分探测.本文从拉曼光谱技术的物理原理和技术特点出发,阐述了拉曼光谱技术在月球和火星样品中的研究进展,归纳总结了主要组成矿物的拉曼光谱特征;梳理了拉曼光谱技术在深空探测领域的发展现状,简介了目前国际上主要拉曼光谱仪载荷设计情况,并分析了深空拉曼光谱探测中存在的难点约束;最后,对拉曼光谱技术在深空探测应用方面未来的发展趋势进行了展望,以期为未来相关载荷研发和应用提供有益参考.     

Eu,Dy共掺SiO_2单一基质三基色白光发光材料

用溶胶-凝胶技术制备了Eu,Dy共掺杂SiO2基质三基色白光干凝胶发光材料,在室温紫外激光波长激发下样品的发射光谱分别在618,573和400～500nm处同时出现了强的红、绿、蓝三色发射.利用FT-IR,TGA-DSC,PL光谱等现代分析技术,对发光材料的微观结构进行了表征,研究了退火温度、退火时间、干燥气氛、基质成分等制备工艺对其发光性能的影响.Eu3 对应的红光750℃时发光最强,700℃退火样品开始出现蓝光,900℃蓝光最强.退火最佳保温时间为2h.真空干燥样品在较低温度下Eu3 更容易还原成Eu2 ;TGA-DSC分析表明,真空气氛干燥样品形成稳定网络结构的温度低于空气气氛干燥样品.4种基质干凝胶850℃退火样品的光谱只有SA,SAB基质中有蓝光发射,且SAB基质中的蓝光强于SA基质,分析认为在SAB基质中,由于氧化硼、碱土氧化物与氧化铝可能形成共熔相,可稳定发光中心及网络结构,从而提高发光亮度.     

无功就地补偿技术在煤矿井下的应用前景

对无功就地补偿技术在煤矿供电系统的应用中进行了分析,指出该技术能够起到节约电能、提高供电质量、节约材料费等作用,阐述了无功就地补偿技术在煤矿供电系统中的应用有较好的发展前景.     

官地矿井下无功就地补偿技术应用前景分析

文章对无功就地补偿技术在官地煤矿供电系统的应用前景进行了分析,该技术能够起到节约电能、提高供电质量、节约材料费等作用,在煤矿供电系统中的应用有较好的发展前景.     

基于Pickering乳液的分子印迹技术

分子印迹是一门制备人工抗体材料的技术,已广泛应用于样品前处理、化学传感、污染物分离以及药物输送等领域.分子印迹技术的发展趋势是制备多功能分子印迹聚合物材料以及拓宽分子印迹聚合物材料的应用范围.由于在上述两方面均具有巨大的应用前景,基于Pickering乳液的分子印迹技术成为近年来分子印迹领域研究的热点.本文对近期基于Pickering乳液的分子印迹技术的相关工作进行了总结,概述了其在小分子、蛋白质以及细菌印迹聚合物制备中的研究进展,探讨了这种新型分子印迹技术的优点和局限性.此外,重点介绍了分子印迹颗粒稳定的Pickering乳液在颗粒多功能化、传感器制备、界面吸附以及界面催化等领域的应用现状和研究前景,展望了未来基于Pickering乳液的分子印迹技术的发展方向.     

室内空气中总挥发性有机化合物检测方法

室内空气中总挥发性有机化合物(TVOC)的热解吸直接进样气相色谱法,操作简便快速、灵敏度高、测定结果准确可靠,在实际检测中应用良好.文章详细叙述了热解吸直接进样气相色谱法对室内空气中的总挥发性有机化合物样品的分析过程,并对测试条件、准确度、注意事项等进行了讨论.     

近红外光谱分析方法研究:从传统数据到大数据

近红外光谱分析技术作为一种绿色分析技术,在许多领域中已得到广泛应用.随着应用的深入和拓展,近红外光谱的数据类型逐渐从传统数据变成近红外光谱大数据.本文总结了近红外光谱的预处理、奇异样本筛选、多元校正和模型转移等技术及其在相关领域的应用.对近红外光谱大数据分析技术的初步研究,包括近红外光谱在工业品在线检测、不同批次产品鉴别中的应用以及近红外光谱物联网系统等也进行了综述.此外,对于近红外光谱大数据未来的发展及近红外光谱大数据云平台的基本功能、软硬件的设计与开发、建设过程中需要解决的问题等进行了详细阐述.     

表面增强拉曼光谱技术在肿瘤标志物检测中的研究进展

恶性肿瘤已严重威胁我国居民健康,而肿瘤标志物的灵敏、准确检测对于癌症的早期诊断、治疗及预后评价至关重要.因此,探究一种灵敏、准确、快速、无创的检测技术,具有十分重要的临床意义.表面增强拉曼光谱(SERS)是利用光与金、银等纳米结构材料相互作用产生很强的表面等离子激元共振效应,可显著增强吸附在纳米结构表面上分子的拉曼信号,以超灵敏获取样品自身或拉曼探针分子丰富的指纹图谱.该技术具有非侵入性和灵敏度高、选择性好、分析速度快、水干扰小等独特优势,使其在生命科学、临床检验等方面具有良好的应用前景,成为了一种极具潜力的生物检测技术.本文主要综述了近5年SERS技术在蛋白质类、酶类、核酸类、细胞类、组织类、气体类和其他类肿瘤标志物检测中的研究进展,分析了该技术在生物检测中亟待解决的问题与挑战,并对其未来的发展前景进行了展望.     

古代彩绘颜料胶结材料MALDI-TOF-MS分析表征(Ⅰ)

建立了古代彩绘颜料鸡卵蛋白胶结材料基质辅助激光解析电离飞行质谱(MALDI-TOF-MS)分析表征方法. 探讨优化了彩绘颜料鸡卵蛋白胶结材料样品前处理和测定条件, 进行彩绘颜料鸡卵蛋白胶结材料模拟样品和秦俑彩绘样品的MALDI-TOF-MS“肽质谱指纹”图谱分析表征研究. 结果表明秦始皇兵马俑彩绘颜料胶结材料并非鸡卵蛋白. 这对于古代彩绘颜料蛋白类胶结材料的分析表征, 秦俑彩绘的研究、保护和修复具有一定的实际意义和参考价值.     

块体金属玻璃过冷液相的高热稳定性与非晶形成能力的原子机制

过去几十年里,从原子尺度理解块体金属玻璃形成过冷液相特性与微结构的关系吸引了材料学家和凝聚态物理学家极大的关注,是此类先进工程金属材料得到实际开发应用的关键之所在。本文综述了前期有关块体金属玻璃有序原子团簇结构随热处理或微量元素添加,演化及其对过冷液相热稳定性、晶化行为和玻璃形成能力影响的研究成果;并聚焦在块体金属玻璃过冷液相中的两类不同原子团簇,即类二十面体原子团簇和类晶体原子团簇。这两类原子团簇的共同存在是块体金属玻璃高热稳定性和纳米晶化的重要因素。通过微合金可以调控过冷金属液相中原子团簇的结构和体积分数,从而进一步推进它们的实际工程或功能性运用。     

4f屏蔽与镧系元素的第一、第二、第三电离能——SLATER法的应用和改进

镧系元素的第一、第二、第三电离能,前人曾做过很多的研究。文献[1]总结报道了用表面电离法和电子冲击法测定的第一电离能的实验值以及用一种半经验光谱法计算的第二电离能,至于镧系元素的第三电离能,大多是用经验方法间接估计。温元凯等又应用Born-Haber热化学循环于稀土元素氯化物,计算了全部镧系元素的总电离能和第三电离能。     

采用离子热方法合成夹心型钨磷酸盐

采用离子热方法在离子液体[Emim]Br(1-乙基-3-甲基咪唑溴盐)中合成了夹心型的钨磷 酸盐H₃(Emim)₇[Ni₄(Mim)₂(PW₉O₃₄)₂]·4H₂O(1)(Mim 为乙基咪唑). 通过X 射线衍射、元素分析、 红外光谱、热重、XRD、电化学和光催化等对该化合物的结构和性质进行了测试和表征. X 射 线单晶衍射分析表明: 化合物1 属单斜晶系, C2/c 空间群, 晶胞参数: a = 35.584(7) Å, b = 14.513(3) Å, c = 24.423(5) Å, α= 90.000°, β= 101.38(3)°, γ= 90.000°, V = 12365(4) ų, Z = 4. 在化 合物1 的晶体结构中, 阴离子框架为2 个乙基咪唑分子修饰的有机无机杂化夹心型阴离 子[Ni₄(Mim)₂(PW₉O₃₄)₂]^10-, 而且多酸阴离子的表面氧原子与游离的抗衡阳离子1-乙基-3-甲基 咪唑之间存在着广泛的C-H···O 氢键作用, 进而构筑成为一个三维的超分子框架.     

利用古代DNA信息研究黄河流域家猪的起源驯化

猪的起源驯化一直是人们关注的科学问题.古DNA技术可为家猪起源驯化研究提供更为直接的科学证据.已有研究表明,中国家猪在黄河中下游流域曾发生过独立的驯化过程,但黄河上游的古代猪样品研究尚属空白.本研究选取黄河流域的3个遗址出土的14个古代猪样本为实验材料,通过DNA提取、PCR扩增和DNA测序,结合现代不同品种家猪、野猪及黄河中下游猪古DNA序列信息,系统分析了我国家猪的起源驯化关系.实验共获得5个古代猪样本mtDNAD-loop 179bp的DNA序列,包括2个湖北青龙泉遗址样本和3个青海喇家遗址样本.序列比对分析发现,湖北青龙泉遗址与青海喇家遗址的样本分别共享1种单倍型.结合现代不同品种猪、野猪及黄河中下游猪古DNA序列信息,发现湖北青龙泉遗址样本与山西贾湖遗址的部分古代样本具有相同的单倍型,青海喇家遗址的样本与山西高红遗址和陶寺遗址的另外部分样本具有相同的单倍型,并且这2个单倍型对应于中国现代猪种的2个主单倍型,说明黄河上游与中下游的猪具有相同的驯化中心.本研究填补了黄河流域上游古代猪DNA研究的空白,为中国家猪的起源驯化研究提供了新的科学佐证.     

贫燃2, 5-二甲基呋喃火焰中初级燃烧产物的产生和鉴定

利用同步辐射真空紫外光电离质谱结合分子束取样技术研究了燃烧当量比为0.8的2,5-二甲基呋喃(DMF)/氧气/氩气低压层流预混火焰中的初级燃烧产物, 得到了DMF火焰的光电离质谱和燃烧中间产物的光电离效率曲线, 从光电离效率曲线得到了相应分子/自由基的电离能, 将实验测量得到的电离能与文献值或者利用量子化学方法计算得到的理论值比较, 确定了DMF火焰中燃烧中间产物的化学结构, 包括尚未报道的DMF的氧化产物和更高级的衍生物, 并根据这些燃烧中间产物的化学结构推断和分析了DMF及其初级燃烧产物的生成与消耗过程.     

InGaN单结太阳电池中的浅能级杂质的理论计算和模拟

通过氢有效质量理论(HEMT)对In0.65Ga0.35N(高In组分,Eg=1.31eV)太阳电池材料进行分析,计算出其浅能级施主和受主的重要性质参数电离能:ΔED～10.8meV,ΔEA～90meV.在此基础上得到了室温条件下In0.65Ga0.35N的浅能级施主和受主强电离时的杂质浓度范围:施主9.56×108～4.57×1016cm-3,受主9.56×108～7.84×1016cm-3;并估算了产生杂质能带的最低杂质浓度:施主～1×1018cm-3,受主～5.79×1020cm-3.然后借助AMPS-1D软件对含有部分电离的浅能级施主、受主In0.65Ga0.35N单结太阳电池进行模拟,详细讨论了施主能级和受主能级对载流子的俘获对太阳电池效率的影响.本文结果为InGaN单结和多结太阳电池的掺杂(尤其是p型掺杂)和制备提供了理论参考和帮助。     

东海底栖有孔虫区系的初步分析

有孔虫的生态研究和区系分析,不仅有助于阐明现代海洋环境,且对推断或重建古海洋环境、研究古海洋学乃至对石油勘探的实际应用等,均具重要意义。 关于东海有孔虫区系,Polski(1959)曾作过粗略研究,笔者(1963)也曾初步探讨过黄、东海及邻近水域浮游有孔虫的地理区划。但这都没有对东海底栖有孔虫区系进行较系统的分析研究。     

在烟道中脱除NOx 并生成HNO3 的方法

为了解决目前气体电离放电脱硝方法存在的等离子源体积庞大、能耗高、NO_x 脱除率低以及需要依靠传统脱硝方法的协同作用等问题, 拟用小流量、高浓度的氧活性粒子[O₂⁺, O(¹D),O(³P), O₃]、引发剂HO₂^- 分别注入烟道中, 与烟气中水反应生成·OH, 在无吸收剂、催化剂、氧化剂及其他技术协同作用下, 实现了烟道中·OH 快速氧化脱除大烟气量中的微量NO_x 并生成HNO₃ 溶液的整个反应过程, 等离子体反应管道长度为1~8 m. 实验结果表明, 氧活性粒子与NO_x 摩尔比值决定了脱除率, 摩尔比选择在2~3 为宜, 此时NO_x 脱除率将达到95%左右, 回收酸液中NO₃^-回收率达到58.1%; NO_x 脱除率随着实验气体温度增高而下降; O₂ 含量增加对脱硝效果有20%左右的影响; H₂O含量大于4%时脱硝率处于最高值. 可见本方法不但解决气体电离放电脱硝存在的问题, 同时又为大气污染治理提供一种绿色新方法.     

对应分析在地质学中的应用

一、对应分析简介 对应分析是由因子分析进一步发展而来的,它是最近几年引入地质研究中的一种新方法。其原理与因子分析有些类似,因而有人称它为对应因子分析。对应分析是寻找多指标观测资料中内在规律性的强有力工具。它通过数据集合降维的方法,抓住影响研究对象的主要因素来研究样品之间、变量之间,以及样品和变量之间的相关性,并对样品或变量进行分类。因此,它在社会科学和自然科学中得到了越来越广泛的应用,如心理学、生物学、气象学、地质学